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Enregistrement W2000738612 · doi:10.1021/es3040945

Multi-Ratio Equilibrium Passive Sampling Method to Estimate Accessible and Pore Water Concentrations of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons and Polychlorinated Biphenyls in Sediment

2012· article· en· W2000738612 sur OpenAlexaff
Foppe Smedes, L. Alexander van Vliet, Kees Booij

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesKoninklijk Nederlands Instituut voor Onderzoek der Zee
Mots-clésSedimentEnvironmental chemistryEstuaryPore water pressureEnvironmental scienceChemistryGeologyOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The freely dissolved concentration (C(w,0)) in the pore water and the accessible (releasable) concentration in the sediment (C(as,0)) are important parameters for risk assessment. These parameters were determined by equilibrating contaminated sediments and passive samplers using largely differing sampler–sediment ratios. This method is based on the principle that incubations at low sampler/sediment ratios yield the concentration in the pore water (minor depletion of the sediment phase) and incubations at high sampler/sediment ratios yield the accessible concentration in the sediment (maximum depletion of the sediment phase). It is shown that equilibration was faster in dense suspensions and at high sampler/sediment ratios when compared to low sampler/sediment ratios. An equilibrium distribution model was used to estimate C(w,0) and C(as,0) by nonlinear least-squares regression. The method was evaluated for three sediments (harbor, estuarine, marine). Accessible concentrations of 13 PAHs were 2 (low K(ow)) to 10 (high K(ow)) times lower than the total concentrations (three sediments). By contrast, the accessible concentrations of 15 PCBs were about 1.2 times lower than the total concentrations and displayed no trend with K(ow) (one sediment). Implications for risk assessment and considerations for application of multi-ratio equilibrium passive sampling with other sediments are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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